Bagaimana Generative AI Akan Meningkatkan Rantai Pasokan
Para pemimpin bisnis yang cerdik sudah mulai mengidentifikasi kasus penggunaan untuk generative AI di organisasi mereka. Mulai dari layanan pelanggan hingga pemasaran dan SDM, kemampuan generative AI untuk menganalisis data dan menghasilkan konten dalam berbagai format dapat menambah nilai signifikan pada proses bisnis internal. Tetapi bagaimana dengan rantai pasokan?
Secara umum, AI telah membuat terobosan dalam fungsi rantai pasokan dalam beberapa waktu terakhir – terutama dalam hal perencanaan permintaan dan optimasi pengiriman. Jadi, bagaimana generative AI dapat membangun evolusi itu dan menambahkan fungsionalitas tambahan? Lanjutkan membaca untuk mengetahui bagaimana teknologi ini dapat lebih memperbaiki rantai pasokan.
Apa yang Dapat Dilakukan Generative AI?
Sebelum kita melihat beberapa kasus penggunaan rantai pasokan yang spesifik, mari kita cepat menyimak apa yang sebenarnya dapat dilakukan oleh teknologi yang dipopulerkan oleh ChatGPT.
· Generative AI dapat secara otomatis membuat konten dalam berbagai format, termasuk teks, gambar, dan video.
· Generative AI juga dapat menginterpretasikan permintaan dalam berbagai format, biasanya sebagai permintaan teks percakapan. Ini berarti Anda tidak perlu menjadi ilmuwan data atau programmer untuk memanfaatkan generative AI – Anda hanya perlu meminta apa yang Anda inginkan. Beberapa alat generative AI juga dapat merespons isyarat visual (seperti gambar) dan permintaan lisan.
· Generative AI juga dapat menganalisis jumlah data yang sangat besar (potensialnya dalam waktu nyata), termasuk data teks, data numerik, dan data gambar.
· Generative AI juga dapat merangkum data dan menghasilkan laporan dan rekomendasi yang mudah untuk ditindaklanjuti berdasarkan data tersebut.
Dengan kemampuan ini, mudah dibayangkan bagaimana generative AI dapat membantu rantai pasokan. Namun mari kita jelajahi bagaimana hal itu terlihat dalam praktik.
Meramalkan Permintaan dan Mengelola Risiko
Kemampuan generative AI untuk menganalisis jumlah besar data historis dan waktu nyata – dan memberikan jawaban percakapan – dapat membuat perencanaan jauh lebih mudah. Karena daripada menavigasi alat analisis yang kompleks, Anda hanya perlu bertanya dalam percakapan yang membantu Anda meramalkan permintaan. Pertanyaan seperti, “Apa tren pasar terbesar yang mungkin mempengaruhi peramalan permintaan kita?” atau “Bagaimana kita dapat merencanakan pemasok alternatif dalam kasus gangguan global yang besar?” atau “Apa risiko terbesar kita dalam memenuhi permintaan pelanggan?”
Dengan kata lain, generative AI menghilangkan sebagian kompleksitas dalam menggunakan teknologi untuk peramalan permintaan. Dan jangan lupakan alat generative AI juga dapat merekomendasikan tindakan berdasarkan apa yang diusulkan oleh data.
Sumber Daya dan Manajemen Pemasok
Generative AI dapat menambah nilai pada proses pemilihan pemasok dengan menganalisis faktor seperti kemampuan pemasok, harga, risiko potensial, dan faktor lainnya. Selain itu, dengan menganalisis data dan komunikasi pemasok, generative AI dapat mengidentifikasi wawasan dari interaksi pemasok dan menyarankan cara baru untuk meningkatkan hubungan.
Mengotomatisasi Negosiasi dengan Pemasok
Penggunaan generative AI yang mungkin mengejutkan adalah menggunakannya untuk bernegosiasi dengan pemasok – sebuah chatbot, pada dasarnya, yang bernegosiasi harga dan syarat kontrak lainnya dengan pemasok. Sebuah peritel besar di AS yang telah mengotomatisasi negosiasi dengan pemasok menemukan bahwa tidak hanya mengurangi biaya dan waktu negosiasi, tetapi lebih dari 65 persen pemasok sebenarnya lebih suka bernegosiasi dengan bot daripada manusia.
Dan jika menyerahkan negosiasi kepada bot membuat Anda khawatir, Anda masih dapat menggunakan generative AI untuk menganalisis kontrak, membandingkan syarat kontrak, memberikan rekomendasi, dan bahkan mengidentifikasi risiko kontraktual.
Mengoptimalkan Logistik
Organisasi telah menggunakan alat AI untuk mengoptimalkan logistik selama beberapa tahun sekarang (seperti alat yang meningkatkan rute pemilihan di gudang atau menggunakan AI untuk merancang rute pengiriman yang paling efisien bagi pengemudi). Tetapi generative AI membawa tingkat fungsionalitas baru untuk logistik berbasis AI dengan memungkinkan antarmuka percakapan – yang berarti pengguna hanya perlu bertanya pada alat untuk rekomendasi. Dengan kata lain, ini membawa lebih banyak peluang untuk menyesuaikan logistik secara langsung.
Meningkatkan Proses Produksi
Tentu saja, generative AI juga dapat meningkatkan produksi barang. Dua contoh yang paling berdampak termasuk mempercepat proses desain dengan alat desain yang ditingkatkan AI dan menggunakan perawatan prediktif untuk menentukan mesin atau jalur produksi mana yang paling mungkin rusak (sehingga memungkinkan perawatan tepat waktu dan kurangnya waktu henti mesin).
Tetapi Bukankah Ini Lebih Banyak Gangguan Bagi Rantai Pasokan yang Sudah Terbebani?
Mengatakan bahwa rantai pasokan telah mengalami tekanan besar dalam beberapa tahun terakhir, ya, agak saja meremehkan. Dan meskipun mungkin terlihat seperti waktu yang buruk untuk memperkenalkan lebih banyak perubahan dalam bentuk teknologi baru yang transformatif, sebaliknya. Karena generative AI dapat membantu para profesional rantai pasokan beradaptasi dengan perubahan yang cepat dan mengadaptasi operasi dengan lebih mudah. Singkatnya, ini adalah permainan yang mengubah permainan untuk rantai pasokan.
Rantai pasokan selalu berada dalam proses evolusi. Generative AI adalah teknologi terbaru yang menawarkan peningkatan dan inovasi – mungkin teknologi yang paling transformatif – tetapi ini bukan yang terakhir. Seperti halnya selalu terjadi, organisasi yang dapat merangkul transformasi secara strategis dan berpikir panjang adalah yang paling mungkin untuk berhasil. Yang lainnya berisiko tertinggal.